顔文字をMeCabで形態素解析する - Haroperi.log
顔文字を形態素解析？ テキストコミュニケーションにおける「身振り手振り言語」とも言われる顔文字は、目・鼻・口などの顔のパーツから構成されています。ところで顔文字をパーツごとに分割し、パーツの種類（品詞）を推定するというタスクは、形態素解析と同じ問題に帰着します。そこで今回私は、形態素解析器として使われているMeCabを用いて、顔文字を形態素解析してみました。 デモ まずはデモを試してみてください。 http://www.haroperi.info/cgi-bin/emoticon.cgi 実行結果 未知語処理が苦手なようで、なかなか正確な形態素解析は行えませんが、教師データを解析してみると、以下のように綺麗に分割・品詞付与されます。 詳細 詳細はhttp://www.haroperi.info/emoticon/mecab.htmlに書きました。これ以上はどこにも書いていません。 今後、M
Rubyによる形態素解析エンジンokura 0.0.1をリリースしました - <s>gnarl,</s>技術メモ”’<marquee><textarea>￥
12月にさくさくテキストマイニングで発表したpure Rubyによる形態素解析エンジンをgem化しました｡ まだ発展途上で機能が少なかったりパフォーマンスが悪かったりしますが､いちおう動くレベル*1になったので公開します｡ 注意事項 バージョン0.0.xのうちは､インタフェースや辞書フォーマットは頻繁に変更される予定です｡ ある程度安定したら0.1.0出します｡ 今のところ､Ruby1.9系専用です｡ 取得 gem install okuraでインストールできます｡ ソースは https://github.com/todesking/okura 使い方 MeCabフォーマットの辞書データを使用します｡ 動作確認はMeCab用NAIST辞書で行いました｡ 最初にokura compileコマンドで辞書をコンパイルします $ okura compile mecab-naist-jdic-0.6
JVN#16901583: 茶筌 (ChaSen) におけるバッファオーバーフローの脆弱性
奈良先端科学技術大学院大学の提供する茶筌 (ChaSen) には、バッファオーバーフローの脆弱性が存在します。 茶筌 (ChaSen) version 2.4.4 およびそれ以前茶筌 (ChaSen) version 2.3.3 およびそれ以前上記バージョンの茶筌 (ChaSen) を組み込んでいるソフトウェアが本脆弱性の影響を受けます。 奈良先端科学技術大学院大学の提供する茶筌 (ChaSen) は、日本語の形態素解析をするためのソフトウェアです。茶筌 (ChaSen) には、文字列の読み込みに問題があり、バッファオーバーフローの脆弱性が存在します。 なお、茶筌 (ChaSen) は一時的に開発が停止していましたが、2011年12月8日より、ChaSen legacy プロジェクトによって開発が再開されました。
形態素解析の過去・現在・未来
某所で機械学習の講習会（？）のようなものをしたときの資料です． 機械学習によるデータ分析について，アルゴリズムやツールの使い方＊以外＊の部分で 重要だと思うことを重点的にまとめたつもりです． The document summarizes a research paper that compares the performance of MLP-based models to Transformer-based models on various natural language processing and computer vision tasks. The key points are: 1. Gated MLP (gMLP) architectures can achieve performance comparable to Transformers on most tasks,
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